相較于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析，大數(shù)據(jù)的體量之大不能在世界任何一臺(tái)服務(wù)器上存儲(chǔ)，數(shù)據(jù)流不間斷的以非結(jié)構(gòu)性方式而不是靜態(tài)行列式得被收集與分析，目的是提供更好的數(shù)據(jù)產(chǎn)品應(yīng)用。
企業(yè)需迎合時(shí)代趨勢(shì)，擁抱大數(shù)據(jù)，萬物互聯(lián)，大數(shù)據(jù)時(shí)代已到來。 除常規(guī)數(shù)據(jù)，各類新數(shù)據(jù)源，含視頻，圖像，文字等非結(jié)構(gòu)化格式數(shù)據(jù)都能被分析和研究。數(shù)據(jù)量的大小并不重要，重要的是如何將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為新 觀點(diǎn)，新創(chuàng)意 或商業(yè)價(jià)值。
不同行業(yè)對(duì)于大數(shù)據(jù)的應(yīng)用和需求不同，我所在的醫(yī)藥營(yíng)養(yǎng)品行業(yè)目前正處在建立CRM大數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)型期。我們對(duì)于大數(shù)據(jù)的應(yīng)用價(jià)值側(cè)重在如何創(chuàng)造吸引客戶的產(chǎn)品和完善客戶服務(wù)上。如何通過大數(shù)據(jù)分析開發(fā)更多的新客，如何提高現(xiàn)有客戶的復(fù)購(gòu)率，是我們?cè)谒伎嫉膯栴}。
企業(yè)內(nèi)不同的職能部門對(duì)大數(shù)據(jù)的需求也不同，對(duì)于媒體購(gòu)買部門，為觸達(dá)更精準(zhǔn)用戶，我們不斷學(xué)習(xí)和研究如何更好利用阿里巴巴全域營(yíng)銷平臺(tái)和騰訊精準(zhǔn)數(shù)據(jù)營(yíng)銷工具，優(yōu)化廣告投放精準(zhǔn)度，監(jiān)測(cè)媒體投資回報(bào)。同時(shí)在電商銷售平臺(tái)，通過數(shù)據(jù)銀行供應(yīng)商分析人群畫像，挖掘潛在用戶，擴(kuò)大站內(nèi)影響。
企業(yè)對(duì)于大數(shù)據(jù)策略的投入程度究竟要多大，作為500強(qiáng)公司之一，從17年年初就我們就啟動(dòng)了大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)架構(gòu)轉(zhuǎn)型，全程由麥肯錫咨詢公司參與指導(dǎo)，投入成本非常高，收效卻不明顯。新模型僅打通了與公司CRM傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫對(duì)接，但并未在此平臺(tái)基礎(chǔ)建設(shè)上提出更創(chuàng)新的產(chǎn)品和服務(wù)，對(duì)于外部數(shù)據(jù)的采集能力也有限。問題出在哪里?
如何將大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成產(chǎn)品，領(lǐng)英在大數(shù)據(jù)方面的成功應(yīng)用在本書不同章節(jié)中被多次提及。它的一個(gè)具有實(shí)驗(yàn)價(jià)值的特定產(chǎn)品“你可能認(rèn)識(shí)的人“，使用了多種維度建立新的聯(lián)系，為其帶來了許多新用戶。當(dāng)我發(fā)現(xiàn)許多多年未聯(lián)系的校友出現(xiàn)在推薦名單里時(shí)，我都覺得不可思議。
原來還有個(gè)職業(yè)叫數(shù)據(jù)科學(xué)家，對(duì)于像我這樣的外行人而言，原以為企業(yè)常規(guī)的IT部門就能擔(dān)負(fù)起大數(shù)據(jù)研發(fā)的責(zé)任。然而書中提及數(shù)據(jù)科學(xué)家的這一角色顛覆了我對(duì)IT的理解，同時(shí)也對(duì)現(xiàn)在部分IT同事的工作有了基本的概念和區(qū)分。
DELTA模型，數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)型的5要素，數(shù)據(jù)，企業(yè)，領(lǐng)導(dǎo)力，目標(biāo)和數(shù)據(jù)分析師是數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)型的5大要素。新型數(shù)據(jù)管理方式，企業(yè)對(duì)于大數(shù)據(jù)的定位，大數(shù)據(jù)領(lǐng)導(dǎo)者的冒險(xiǎn)精神，明確應(yīng)用目標(biāo)及合格的分析執(zhí)行人才是在企業(yè)轉(zhuǎn)型時(shí)的關(guān)鍵因素。感覺公司目前的項(xiàng)目領(lǐng)導(dǎo)者在內(nèi)部溝通和創(chuàng)新經(jīng)驗(yàn)上都非常不足。
大數(shù)據(jù)技術(shù)有哪些，非專業(yè)人士如我只能簡(jiǎn)單理解一些基本大數(shù)據(jù)技術(shù)，記住一些基礎(chǔ)的專有名詞如大數(shù)據(jù)堆棧，Hadoop的非結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與集群處理能力，機(jī)器學(xué)習(xí)，可視化分析，自然語言處理等，幫助自己與IT部門溝通需求時(shí)有較為準(zhǔn)確的表達(dá)和理解。
敢于構(gòu)想未來，大膽創(chuàng)新，無人駕駛，人臉識(shí)別，人機(jī)對(duì)話等智能場(chǎng)景都是大數(shù)據(jù)創(chuàng)新的成果。試想某一天當(dāng)人們戴著24小時(shí)監(jiān)測(cè)人體健康各項(xiàng)機(jī)能的手表提示用戶人體微量元素開始缺失，或者通過人臉識(shí)別啟動(dòng)手機(jī)時(shí)被同時(shí)告知不同部位發(fā)痘預(yù)示著某種病兆時(shí)，自動(dòng)推送對(duì)癥的營(yíng)養(yǎng)補(bǔ)充劑，那全民大健康的愿景也就指日可待了。
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